无需借助计算机的实时全光学相位恢复及定量相位成像技术

图1 全光学相位恢复：通过衍射计算的定量相位成像。加利福尼亚大学洛杉矶分校的工程师们首次设计出一种衍射网络，仅借助穿过人工设计表面的光线衍射即可完全以光学方式恢复物体的定量相位信息

分离细胞、细菌以及薄组织切片等常用于生物研究和医学应用的弱散射物体的光学成像及表征，十多年来一直是科学家们研究的兴趣所在。当用光照射这些“相位物体”时，物体所散射的光通常比透过标本的光线少得多，因此使用传统成像方法所获得的图像对比度较差。这一问题能通过化学染色、荧光标记等方法解决，然而这些外部标记或染色方法往往流程繁琐、成本高昂，且涉及到有毒化学物质的使用。

定量相位成像技术（QPI）已成为一种有效的无标记光学检测、传感各类弱散射和透明相位物体的手段。过去的几十年间，各种基于计算机图像重建算法的定量相位成像数字方法被发明出来，用于从各种干涉测量中重建目标的相位图像。这些基于图形处理单元（GPU）的数字定量相位成像技术，已被用于病理学、细胞生物学、免疫学和癌症研究等多种应用中。

在发表于Advanced Optical Materials上的一篇最新论文中，就职于加利福尼亚大学洛杉矶分校电子与计算机工程系和美国加州纳米技术研究院（CNSI）的Aydogan Ozcan教授所领导的光学团队，发明了一种能代替传统QPI系统中数字图像重建算法的衍射光学网络，这种衍射网络种使用了一系列经过基于深度学习空间设计的被动光学表面。不同于需在数字计算机上通过强度测量或全息图实现相位恢复步骤的传统QPI系统，衍射QPI网络直接处理目标物体本身产生的光波，在光线穿过衍射网络时获取标本的相位信息。故而整个相位恢复和定量相位成像过程都以光速完成，除照明光源外不需要任何外部电源。在光与目标样本发生相互作用、穿过经空间设计的被动层时，样本重建的相位图像以强度图像的形式在衍射网络输出端输出，实现了物体的相位特征输入转换为强度图像输出。

通过这些步骤，研究人员首次实现利用衍射的全光学相位恢复和相位-强度转换过程。根据加利福尼亚大学洛杉矶分校团队的结果，使用深度学习训练的衍射QPI网络不仅能推广应用到统计上类似于训练图像的不可见新相位物体，还能推广应用到具有不同空间特征的全新目标。此外，衍射QPI网络的设计使得输入相位的量化并不受照明光线强度或图像传感器探测效率变化的影响。该团队还表示，即使在衍射层错位的情况下，衍射QPI网络也能通过优化保持其定量相位图像质量。

加利福尼亚大学洛杉矶分校所发明的衍射QPI网络提出了一种全新的相位图像概念。由于该系统具有超快计算速度、能够在光线穿过薄被动衍射表面时即完成相位恢复过程，免除了数字QPI系统中所需的能量及存储消耗，从而为显微镜和传感领域的各种新应用奠定了基础。

文章见：Deniz Mengu et al, All‐Optical Phase Recovery: Diffractive Computing for Quantitative Phase Imaging, Advanced Optical Materials (2022). DOI: 10.1002/adom.202200281 arxiv.org/abs/2201.08964。